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一种用于污泥深度脱水的化学调理剂投加量优化方法
本发明公开了一种用于城市污水处理厂污泥深度脱水的化学调理剂投加量优化方法，包括以下步骤：(1)针对某一特定污泥，对添加到该特定污泥中的化学调理剂进行投加量的优化，从而得出单位质量有机物对应的化学调理剂最优投加比例；(2)根据步骤(1)得出的最优投加比例，对其他待处理污泥适用的化学调理剂最优投加量进行计算；(3)按步骤(2)计算得出的化学调理剂最优投加量，向待处理污泥中添加化学调理剂进行污泥调理处理，然后再进行机械脱水处理，从而得到含水率低于 60％的深度脱水污泥。本发明通过对关键化学调理剂投加量的参
华中科技大学
2021-04-14
有机溶剂超深度脱水分子筛膜和成套装备
本项目采用自主研发的连续微波合成技术和装备，结合行业首创的分子筛膜快速在线监测方法，成果实现了高性能分子筛膜材料的连续化生产，并在此基础上通过高效率膜组件的研制和成套设备的设计制造。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
分离是工业生产过程中重要的单元操作过程之一，占到工业过程能耗的40-60%。降低分离过程能耗收到全球普遍重视，其中膜分离提供了一条重要的技术路线。本项目采用自主研发的连续微波合成技术和装备，结合行业首创的分子筛膜快速在线监测方法，成果实现了高性能分子筛膜材料的连续化生产，并在此基础上通过高效率膜组件的研制和成套设备的设计制造，在生命医药、新能源、高端化工等领域进行了分子筛膜有机溶剂超深度脱水的示范推广。项目成果（包含膜材料，膜组件、成套技术和装备）将助推我国医药、化工与新能源领域的节能降耗与产业升级，引领全球先进分离技术的行业发展。
已申请专利 23 项，其中发明专利 17 项（授权 1 项），实用新型专 利 5 项（授权 2 项），PCT1 项。在 Science, Angew. Chem. Int. Ed., J. Am. Chem. Soc., Adv. Mater., J. Membr. Sci.等期刊发表顶尖论文 90 余篇。
创新点：
（1）国际上首次实现了分子筛膜材料的连续化合成。解决了无机分子筛膜材料生产的品质稳定性难题，保障了超低缺陷分子筛膜材料的大规模生产应用。
（2）发展了具有独特流道结构的高效率膜组件，实现了膜组件产品的系列 化和标准化。
（3）国际上率先完成了分子筛膜用于有机溶剂超深度脱水的若干项标杆式工业应用。
图 3. 电子级 NMP 的现场精制的成套撬块化设备
宁波大学
2022-08-16
一种用于采煤工程中底板破坏深度监测的多点位移计装置
本实用新型公开了一种采煤工程中底板破坏深度监测的多点位移计装置，包括灌浆锚头、测杆、测杆保护管、位移传感器、过渡管、固定座，其特征在于：所述的锚固头与位移测杆一端相连，位移测杆另一端与位移传感器一端相连，所述的位移测杆外设置保护管，所述过渡管为压缩波纹管。该装置结构简单，系统可靠，在矿井下可快速安装。
四川大学
2017-12-28
2026年中国AB胶供应商推荐榜单：AB胶、双组份环氧胶、结构AB胶、高强度AB胶、耐高温AB胶等核心品类性能深度解析
2026年中国AB胶供应商推荐榜单：AB胶、双组份环氧胶、结构AB胶、高强度AB胶、耐高温AB胶等核心品类性能深度解析
聚力（东莞）新材料科技有限公司
2026-01-05
联想：打造智慧学习空间，用技术赋能高校人才培养创新
职业教育的发展，体现国家的经济发展水平和教育现代化水平。党的十八大以来，尤其是国务院颁布《国家职业教育改革实施方案》（简称“职教20条”）以来，我国职业教育改革发展走上提质培优、增值赋能的快车道，职业教育面貌发生了格局性变化。
慧聪教育网
2021-06-06
教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会
10月25日，教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会。教育部党组书记、部长怀进鹏全面传达了党的二十大会议总体情况、大会报告主要精神、党章修正案和党的二十届一中全会精神。
教育部新闻办
2022-10-26
学习二十大｜来看《焦点访谈》“科教兴国 人才强国”专题报道
10月28日，中央广播电视总台《焦点访谈》“奋斗 新的伟业”系列节目推出“科教兴国 人才强国”专题报道，教育部党组书记、部长怀进鹏，科学技术部党组书记、部长王志刚，中国科学院院长、党组书记侯建国接受了采访。
央视新闻
2022-10-31
一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统
本发明提供了一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统，通过对历史磁盘数据进行特征提取，从中选择特征向量进行训练，实现了基于神经网络检测慢盘的方案，优化了慢盘检测过程，提高了慢盘检测准确性并降低了计算复杂度；同时在实际使用过程中，随着历史磁盘数据数量的增加，越来越多的样本被不断训练，模型精度越来越高，进一步提升了准确率，保证了数据存储系统始终处于最佳工作状态。
曲阜师范大学
2021-05-07
利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析
北京大学
2021-04-11
一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统
本发明公开了一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统，结构为：刀具磨损规律学习库存储刀具学习磨损规律；数据获取与判断模块将伺服驱动电流数字信号提供给数据处理模块，进行格式转换并保存为监控电流信号；特征提取与选择模块选择与刀具磨损强相的信号特征；拟合预测趋势曲线模块建立信号特征与刀具加工寿命关系曲线；刀具磨损规律模块从刀具磨损规律学习库中获得刀具学习磨损规律；将趋势信号特征带入刀具学习磨损规律中得出刀具磨损量；刀具磨损补偿及换刀模块根据刀具磨损量作出刀具磨损补偿及换刀决策，提供给数控系统接口输入模块。
华中科技大学
2021-01-12